식물 재배등 계산기
작물에 실제로 필요한 빛의 양, 설치할 조명기구의 크기, 그리고 전력망에 연결하든 완전히 독립형으로 운영하든 운영 비용이 얼마나 드는지 계산해 보세요. FairGrow가 닿는 모든 작물과 모든 지역을 위해 만들어졌습니다.
작물 목표에서 조명기구와 전기 요금까지
식물은 와트에 관심이 없습니다. 하루 동안 잎에 닿는 빛에 관심이 있죠. 이 플래너는 작물, 재배 면적, 조명 시간을 목표 PPFD, 조명기구 크기, 그리고 명확한 운영 비용으로 환산해 줍니다. 전기가 들어오지 않는 외딴 부지를 위한 태양광 및 배터리 용량 산정도 포함됩니다.
내 환경 설정
광센서 & 물 (PAR / lux 제어)
조명기구와 전력 세부 조정
독립형 / 외딴 부지 (태양광 + 배터리)
내 조명 계획
운영 비용
추정치는 확립된 원예용 DLI 목표치와 표준 LED 효율 수치를 사용합니다. 실제 결과는 조명기구의 품질, 설치 높이, 반사율, 빛이 얼마나 고르게 퍼지는지에 따라 달라집니다. 이 수치는 든든한 출발점으로 삼고, 작물군에서 광량을 측정해 확인하세요. FairGrow 광센서는 현장에서 실제 PPFD와 DLI를 기록해 미세 조정을 돕습니다.
작물별 광량 목표치
계산기 뒤에 있는 기본값입니다. DLI는 하루 총 광량으로 단위는 mol/m²/day, PPFD는 작물군에서의 광강도로 단위는 µmol/m²/s입니다. 범위는 건강한 생장에 일반적인 값이며 절대적인 한계는 아닙니다.
| 작물 | 목표 DLI | PPFD 범위 | 조명 시간 | 비고 |
|---|
빠른 광량 변환
현장 조도계는 흔히 lux로 표시됩니다. 이 도구는 일상적인 숫자를 식물에게 중요한 단위로 바꿔 줍니다.
Lux에서 PPFD로
PPFD + 시간에서 DLI로
수치가 만들어지는 원리
작물은 와트가 아니라 하루 광량을 원합니다
광합성은 하루 동안 누적됩니다. 일일 광적산량(DLI)이 바로 그것을 나타냅니다. 식물이 24시간 동안 받는 생장광의 총량이죠. 상추는 14~16 정도면 만족하고, 토마토는 22 이상을 원하며, 그늘을 좋아하는 관엽식물은 5나 6 정도로도 잘 지냅니다. 작물 목표치에서 출발하면 알맞은 광강도가 따라옵니다.
광강도, 면적, 시간이 조명기구를 결정합니다
하루 광량을 조명 시간에 나누어 펼치면 작물군에 필요한 광강도(PPFD)가 나옵니다. 여기에 조명을 비추는 면적을 곱하고, 실제로 식물에 도달하는 빛의 비율을 감안하면 조명기구가 내야 할 총 출력이 나옵니다. 이를 최신 LED의 효율로 나누면 매장 라벨의 추측이 아닌 현실적인 와트 수에 도달합니다.
전기가 들어오지 않는 외딴 부지
FairGrow가 일하는 많은 곳에는 연결할 전력망이 없습니다. 독립형 모드를 켜면 플래너가 지역의 일조 시간과 흐린 날을 대비해 원하는 자립 일수를 사용하여 조명을 계속 가동할 태양광 어레이와 배터리 용량을 산정합니다. 현장에서 센서를 살아 있게 유지하는 데 쓰는 것과 같은 방식을 조명에 적용한 것입니다.
센서 및 물 로직의 출처
센서 제어와 물 사용량 추정은 확립된 원예 연구에 기반합니다. 주요 참고 문헌은 다음과 같습니다.
- Albright, L.D., Both, A.J. & Chiu, A.J. (2000). Controlling greenhouse light to a consistent daily integral. Transactions of the ASAE 43(2): 421-431. 일일 광적산량 조명 제어의 토대.
- van Iersel, M.W. & Gianino, D. (2017). An adaptive control approach for LED lights can reduce the energy costs of supplemental lighting in greenhouses. HortScience 52(1): 72-77.
- Harbick, K., Albright, L.D. & Mattson, N.S. (2016). Electrical savings comparison of supplemental lighting control systems in greenhouse environments. ASABE Annual International Meeting.
- Stanghellini, C. (1987). Transpiration of greenhouse crops: an aid to climate management. 박사 학위 논문, Wageningen. 복사에너지 기반 온실 증산 모델.
- Allen, R.G., Pereira, L.S., Raes, D. & Smith, M. (1998). Crop evapotranspiration (FAO Irrigation and Drainage Paper 56). 기화 잠열(2.45 MJ/kg)과 Penman-Monteith 체계.
- Katsoulas, N. & Stanghellini, C. (2019). Modelling crop transpiration in greenhouses: different models for different applications. Agronomy 9(7): 392.
- The role of radiation in the modelling of crop evapotranspiration from open field to indoor crops (2022). Agronomy 12(11): 2593. 복사에너지의 거의 선형 함수로서의 증발산.
- Supplemental greenhouse lighting increased the water use efficiency, crop growth and cutting production in Cannabis sativa (2024), PubMed Central 제공. 빛이 늘어나면서 증발산은 약 1.8배 증가했으나 바이오매스 그램당 물 사용량은 감소했습니다.
- McCree, K.J. (1972). The action spectrum, absorptance and quantum yield of photosynthesis in crop plants. Agricultural Meteorology 9: 191-216. PAR 파장대와 약 4.6 마이크로몰/J 변환의 근거.
물 수치는 에너지 균형 추정치입니다. 증산은 기화 잠열과 장소의 열부하 계수를 사용해 하루 광량으로부터 근사됩니다. 이는 계획용 안내일 뿐 현장의 토양 수분 센서나 유량 센서를 대체하지 않습니다.
실제 부지에 맞춰 적용하고 싶으신가요?
작물, 위치, 재배 공간을 알려주세요. EU에서는 검증된 Zigbee 하드웨어로, 그 밖의 지역에서는 맞춤형 장비로 조명과 이를 검증할 센서의 용량을 산정해 드립니다.
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